公开(公告)号：CN116071374B

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310185940.1

申请日：2023-02-28

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 程起敏 ,  凌嘉骏 ,  李环莹 ,  徐钰琪 ,  韩宇哲 ,  江宇 ,  刘杰

IPC: G06T7/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/762 ,  G06V10/74 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种车道线实例分割方法及系统，属于智能交通技术领域，方法包括：采用深度神经网络对输入图像进行各种层次特征的提取；采用注意力机制对输入图像的高层语义特征和中层特征分配不同的通道注意力分数和空间注意力分数；采用分配了注意力分数后的特征图构建特征金字塔；采用实时实例分割算法通过构建预测头和掩膜原型，获取初始实例分割检测结果；依次使用非极大值抑制算法和车道线几何特征评分方法对初始实例分割检测结果进行筛选，获取最终的实例分割结果。本发明解决了在目前实例分割方法在车道线检测场景中普遍存在的因为非极大值抑制算法出现的检测结果漏检或抑制不全的问题，同时依然满足实时而准确的车道线检测。

公开(公告)号：CN116071374A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310185940.1

申请日：2023-02-28

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 程起敏 ,  凌嘉骏 ,  李环莹 ,  徐钰琪 ,  韩宇哲 ,  江宇 ,  刘杰

IPC: G06T7/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/762 ,  G06V10/74 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种车道线实例分割方法及系统，属于智能交通技术领域，方法包括：采用深度神经网络对输入图像进行各种层次特征的提取；采用注意力机制对输入图像的高层语义特征和中层特征分配不同的通道注意力分数和空间注意力分数；采用分配了注意力分数后的特征图构建特征金字塔；采用实时实例分割算法通过构建预测头和掩膜原型，获取初始实例分割检测结果；依次使用非极大值抑制算法和车道线几何特征评分方法对初始实例分割检测结果进行筛选，获取最终的实例分割结果。本发明解决了在目前实例分割方法在车道线检测场景中普遍存在的因为非极大值抑制算法出现的检测结果漏检或抑制不全的问题，同时依然满足实时而准确的车道线检测。